Identificación de puntos de interés turístico a través de datos de redes sociales

Abstract

En muchas ciudades europeas, el turismo de masas se esta convirtiendo en una importante industria, pero los efectos de la creciente actividad de los visitantes estan empezando a ser percibidas de manera negativa por sus habitantes. Las autoridades locales deben implementar politicas que modulen estas actividades para que puedan coexistir y ser compatibles con la vida diaria de la poblacion residente. Sin embargo, estas politicas deben tener en consideracion que la actividad turistica tiende a concentrarse en areas muy especificas, las cuales deben ser identificadas claramente antes de imponer formas especificas de tasacion, o requerir la obtencion de una licencia obligatoria para ciertas actividades. Para delimitar de manera clara estos ambitos, esta investigacion propone utilizar los datos de las redes sociales para identificar puntos calientes de actividad turistica en Barcelona, como una fuente emergente de informacion en la toma de decisiones, utilizando como estudio de caso mas de 75.000 fotografias geolocalizadas obtenidas del servicio Panoramio a traves de su interfaz de programacion de aplicaciones (API).Esta aproximacion al analisis urbano basada en datos debe solventar algunos aspectos de lo que algunos autores describen como “las 4 V del Big Data”: volumen, variedad, velocidad, y veracidad. En particular, esta investigacion es especialmente sensible a dos aspectos (volumen y veracidad) que debian ser resueltos de manera efectiva. En el caso del volumen, el gran numero de localizaciones dificultaba la aplicacion de las tecnicas de analisis espacial convencional, mientras que, en el caso de la veracidad, la naturaleza informal de los datos reducia la confianza en la precision de su ubicacion. La metodologia siguio una aproximacion basada en la estadistica espacial, centrada en la distribucion espacial de las localizaciones analizada a traves en la estimacion de la densidad por nucleo (KDE), con el ancho de banda determinado con el objetivo de identificar tendencias generales a la escala de estudio y reducir el ruido espacial.Sin embargo, el analisis de la densidad de fotografias de manera aislada ignora la variacion espacial de la intensidad de uso dentro de la ciudad, puesto que en areas de mayor actividad es esperable una mayor concentracion de fotografias, ceteris paribus. La estimacion del nivel de actividad se realizo en base al inventario de locales de la ciudad de Barcelona, considerando que se trataba de un buen indicador de la intensidad de uso de los distintos ambitos de la ciudad, bajo la premisa que una mayor presencia de locales es indicativa de una mayor actividad peatonal.Para analizar el atractivo turistico teniendo en cuenta esta heterogeneidad espacial en el uso de la ciudad, se comparo la distribucion espacial de fotografias en relacion con la de actividad comercial en planta baja (como indicador indirecto de intensidad de uso). Para hacer equiparables ambas distribuciones, se desarrollo una metodologia para normalizar los valores obtenidos del KDE, obteniendo un indicador (atractivo relativo) robusto respecto tanto a la resolucion de discretizacion, el numero de localizaciones y su distribucion espacial. Las diferencias entre ambas superficies normalizadas fueron clasificadas en una escala divergente para identificar y cuantificar los puntos de actividad turistica tanto frios como calientes, permitiendo identificar las areas de elevada presion turistica y tambien los “desiertos” con muy escasa presencia de visitantes.El enfoque propuesto propone una via emergente de investigacion en un campo de estudio tradicionalmente escaso en datos, y sugiere que las redes sociales son capaces de convertirse en una valiosa fuente de datos en la investigacion urbana. Sin embargo, aunque la cantidad de datos disponible no tiene precedentes, tambien requiere nuevas tecnicas de analisis, asi como el conocimiento especifico de los procesos de recopilacion, limpieza, analisis y visualizacion de datos, para obtener resultados relevantes de forma rigurosa.